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Enregistrement W2111491561 · doi:10.5539/ass.v8n10p180

Honor Killing in Pakistan: An Islamic Perspective

2012· article· en· W2111491561 sur OpenAlexvenueno aff
Niaz Makhdum Muhammad, Mufti. Muhammad Mushtaq Ahmed, Abdullah Abdullah, Fazle Omer, Naqeeb Hussain Shah

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Conflicts in Afghanistan, Pakistan, and Middle East
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHonorIslamLawPerspective (graphical)SociologyPolitical scienceCriminologyReligious studiesPhilosophyTheologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Islamic Republic of Pakistan is considered as one of the most dangerous and unsafe country for women in the world, because of the increasing rate of crimes against women in the shape of honor killing and honor related violence. Which are known as assaults committed against women for what is considered immoral behavior. Some researchers and Islamic scholars links act of honor killing with Islam, they tried to justify this crime with some general sayings of Prophet Peace be upon him. In this paper the issue of honor killing has examined in the light of fundamental resources of Islam i.e Quran (the Saying of Allah) and Hadees (The Saying of Prophet Muhammad SAH) to clarify the true guidance of Islam in such cases. The claim of some researchers that honor killing get encouragement from Islamic Guidance has also been examined through Primary and Secondary Sources of Islam. Effort is made to bring forth the correct Islamic teachings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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